当然，一套行之有效的大数据测试基准包含许多其它要素。Jim Gray及金澈清等学者[4]已经对度量选取、模拟数据生成器、工作负载设定、审计等要素进行了详细论述。除此之外，本文还认为测试基准的健壮性、SQL标准的兼容性和通用性/可移植性也是重要的要素。
模拟数据生成要具有真实性
它描述了测试基准是否仿真真实应用场景，所产生的模拟数据是否与真实数据相似。
工作负载的设定具有可扩展性
它描述该评测基准是否适用于不同规模的计算机系统，许多评测基准会使用标度因子来决定模拟数据的规模，通过调整标度因子来得到不同规模的工作负载。
度量的选取的可理解性
它衡量该评测基准是否易于为用户理解，不易为用户理解的基准的可信程度也较低。
客观性与公正性
众所周知，在竞技比赛中，一个人不能既是运动员又是裁判员。测试基准好比竞技比赛中的裁判员，应该由中立的第三方机构制定。事实也证明，在各个领域最受欢迎的测试基准都是有第三方机构设计的。过去20多年的经历证明TPC系列基准是数据库领域最为广泛接受的基准。除此之外，第三方机构的审计也是保证证评测结果的客观性与公正性的重要手段。